为落实“十五五”时期金融业数字化转型与金融风险防控总体要求，顺应金融业务数智化发展趋势，积极应对信用卡申请欺诈专业化、产业化、动态化的发展趋势，浦发银行信用卡中心立足信用卡申请反欺诈业务场景，重塑反欺诈风控防线，贯通从基础数据清洗、双重风险识别、实时协同决策到策略迭代优化的全链路反欺诈闭环，为信用卡申请反欺诈体系建设提供有效参考与实践借鉴。

  行业变革下的双重考验 线上申卡场景创新与风险矛盾并存

       人工智能、图谱计算等技术全面落地信用卡线上申卡渠道，有效拓宽普惠金融服务边界、简化客户办理流程，但技术普及同时催生全新风险挑战，行业发展面临业务创新与风险防控、技术落地与合规管理双重考验。

       黑产欺诈借助数字工具演化出新特征。线上申卡渠道成为黑产攻击重点，不法分子依托数字化工具形成完整欺诈链，风险呈现三大演变趋势，作案工具专业化，通过伪造身份信息、自动化脚本开展攻击；犯罪链条产业化，形成数据窃取、身份包装、提交申请、资金变现的分工产业链；是攻击策略动态化，根据机构风控规则迭代节奏，快速调整作案手法。

       面对数字时代欺诈新态势、数据合规监管新规，传统风控体系存在一定局限，主要体现在三方面：量化决策底座薄弱，技术落地缺乏标准化支撑，难以适配线上业务快速扩张需求；关联风险感知能力薄弱，仅依靠单点静态数据校验，无法穿透识别跨设备、跨人员团伙欺诈；风控策略迭代效能偏低，缺少仿真预判能力，规则调优缺少数据支撑，应对新型欺诈响应滞后。

打通四大链路 构建信用卡申请反欺诈场景智能防控闭环

       围绕科技创新赋能金融高质量发展主线，浦发银行信用卡中心以大数据、知识图谱、分布式实时计算、可视化引擎等技术，重构覆盖基础数据清洗、双重风险识别、实时协同决策、策略迭代优化的全链路智能化拦截闭环。

       链路1：标准化数据加工，兼顾数据价值挖掘与隐私合规。客户提交信用卡申请后，系统收到用户提交的身份、职业、工作单位、联系方式、地址等原始数据后，会将原始数据通过信息加工、特征提炼、结构化解析等技术手段，转化为高辨识度的标准化风控特征数据，为精准识别欺诈行为夯实数据基础。

       链路2：单体 + 关联双重风险识别，兼顾个体与团伙风险。加工后的风控数据，将接入双层风险识别引擎。第一层为单一欺诈风险识别，依托标准化规则，识别身份伪冒、工作虚假、信息矛盾、黑名单、异常申卡等单体风险；第二层为关联欺诈风险识别，依托相似度算法、知识图谱、设备指纹、关系网络分析等，识别集中度风险、团伙关联风险；第三层为欺诈模型风险识别，基于系统内标准化风控特征，采用 LightGBM算法自研申请反欺诈模型评分，适配开发“规则 + 模型”双驱动的申请反欺诈策略体系，识别欺诈高风险客户予以加强防控。

       链路3：图数融合实时协同决策，毫秒级平衡风控与客户体验。双层风险识别输出结果统一汇入实时协同决策中枢，摒弃简单风险分值叠加模式，依托 AI 动态权重分配机制融合个体、团伙两类风险信号综合研判，在毫秒级内输出兼顾风控安全与用户体验的最优审批决策。

       链路4：闭环迭代优化体系，动态适配风险与监管变化。根据黑产欺诈手段持续迭代变异的特点，持续高频迭代策略，优化申请反欺诈防控体系，动态适配风险变化趋势。系统根据留存的风控决策数据，持续监控审批结果与实际欺诈表现，复盘优化风控规则与识别模型，持续提升风险识别精准度。

创新突破新亮点 三大核心能力构建动态智能对抗防线

       信用卡申请反欺诈场景智能化平台打造三类标准化数字风控能力，前置化解算法合规、系统过载等技术衍生风险，强化复杂欺诈场景动态对抗能力。

       “拖拉拽积木式”可视化策略编排，赋能业务敏捷自主迭代。用户可独立完成策略配置、自测验证及上线发布，无需提交技术需求，策略调整周期从数周压缩至数天；平台将衍生变量、规则逻辑、决策节点等封装为标准化、高复用的策略积木，有效减少重复开发工作；所有策略逻辑以可视化流程图直观呈现，支持版本管理、一键回滚，全程可追溯、可复盘。

       “立体多维时序”计算引擎，支撑高并发低延迟实时风控。客户申请数据流入后，引擎可在动态时间窗口内完成实时聚合、运算分析，达成毫秒级计算响应能力；平台采用分布式架构设计，支持按时间、维度哈希分片拆分，可横向弹性扩容，支持每秒百万级数据吞吐处理能力；依托时间、维度、指标的深度联动分析能力，实时输出任意维度组合的风险指标及演变趋势。

       “图数双模协同”决策中枢，驱动欺诈风险防控升维进化。突破单一维度的风险校验模式，同时判断申请人关联设备、人际网络的团伙风险，实现“个体 + 关联”双重风控；通过静态属性数据与动态图谱数据的双向特征增强，捕捉黑产迭代的新型攻击模式，摆脱固定规则的防控局限；知识图谱挖掘的新型欺诈模式可沉淀为标准化规则与特征，反向赋能静态模型迭代优化。

实践成效与启示

       依托信用卡申请反欺诈场景智能化数字基础设施，浦发银行信用卡中心有效应对数字化背景下黑产欺诈新态势，申请反欺诈实时决策比例超95%，针对性解决团伙识别薄弱、技术迭代滞后等核心痛点，为银行业依托 AI 等前沿技术统筹创新发展、风险防控、合规管理提供三点可借鉴路径。

       一是数字基建先行，搭建标准化、可复用的技术底座，避免零散定制开发，从源头降低架构复杂衍生风险；二是合规内嵌设计，将隐私保护、算法可解释、操作溯源嵌入技术全流程，而非事后整改，实现创新与合规同步推进；三是闭环动态对抗，建立健全风险复盘、策略优化长效机制，随欺诈手段、监管政策持续迭代技术体系，平衡服务效率与风控底线。

       未来，浦发银行信用卡中心将紧抓人工智能变革机遇，持续迭代图计算、大模型风控、实时时序挖掘技术，完善信用卡准入全域智能风控基础设施，一方面深化多模态 AI、关系图谱在欺诈前置识别场景落地，提升新型数字化攻击拦截能力；另一方面持续完善数据安全、算法合规的配套管控机制，统筹技术创新、客户服务、风险防控与合规经营，筑牢金融安全防线，以金融科技赋能零售信贷业务高质量稳健发展。